| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,237 |
| تعداد مقالات | 77,623 |
| تعداد مشاهده مقاله | 161,088,098 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 120,787,426 |
تأثیر پیشینهای مختلف پارامتر تنظیم بیز LASSO بر پیشبینیهای ژنومی صفات با معماریهای ژنتیکی مختلف | ||
| علوم دامی ایران | ||
| دوره 57، شماره 2، تیر 1405، صفحه 195-211 اصل مقاله (1.31 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijas.2025.397606.654084 | ||
| نویسنده | ||
| سیّد مهدی حسینی وردنجانی* | ||
| گروه علوم دامی- ژنتیک و اصلاح نژاد دام وطیور- دانشکده کشاورزی- دانشگاه لرستان- خرم آباد- ایران | ||
| چکیده | ||
| بیز LASSO یک روش رگرسیون جریمهای و دارای پتانسیل انتخاب متغیر با استفاده از پارامتر تنظیم است. در چارچوب کاملاً بیزی امکان تصادفی تلقی کردن وجود دارد و میتوان به آن پیشینهای مختلف اختصاص داد. در این مطالعه اثر اختصاص سه نوع پیشین مختلف شامل توزیع گاما، بتا و ثابت بر قابلیت پیشبینی و برآورد پارامترهای ژنتیکی با استفاده از دادههای ژنوم موش و هفت صفت با معماریهای ژنتیکی مختلف بررسی شد. نتایج نشان داد که برآورد مؤلفههای واریانس و وراثتپذیری به شدّت تحت تأثیر پیشین انتخابی قرار میگیرند. مدل λی ثابت بیشترین واریانس ژنتیکی و وراثتپذیری و کمترین میزان واریانس باقیمانده را برای صفات مختلف برآورد کرد. میانگین صحّت بدست آمده برای هر صفت با استفاده از پیشینهای مختلف نسبتاً مشابه بود ولی همواره صحّت مدل ی ثابت دارای انحراف استاندارد بالاتر در مقایسه با دو پیشین دیگر بود. مقایسه مقادیر کمینه و بیشینهی صحّت مدلها در قالب اعتبارسنجی متقابل پنج طرفه نشان داد که بالاترین مقادیر صحّت با تخصیص توزیعهای گاما و بتا به پارامتر تنظیم بدست میآید. با افزایش مقدار وراثتپذیری و تعداد QTL پس زمینهای صفت، صحّت مدلها افزایش و تفاوت بین سه پیشین مختلف کاهش یافت. تفاوت مدلها در رابطه با اریب پیشبینیها بیشتر بود ولی عموماً همان روند صحّت را دنبال میکرد، یعنی مدلهایی که بالاترین صحّت را داشتند کمترین اریب پیشبینی را نیز داشتند. بر اساس نتایج حاضر، تخصیص پیشین مناسب به λ برای صفاتی که تحت تأثیر تعداد کمی ژن هستند و یا وراثتپذیری پایینتری دارند ضروریتر است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| رویکرد بیزی؛ پیشبینی ژنومی؛ قابلیت پیشبینی؛ پیشین مناسب؛ انتخاب متغیر | ||
| مراجع | ||
منابعحسینی وردنجانی، س. م. شریعتی، م.م. مرادی شهربابک، ح و طهمورث پور، م (1398). صحّت پیشبینیهای ژنومی برای صفات مرتبط با شیر در گاو نژاد نجدی. نشریه علوم دامی، 122، 104-93. شناسه دیجیتال: 10.22092/asj.2018.115893.1549
REFERENCES Alemu, S. W., Lopdell, T. J., Trevarton, A. J., Snell, R. G., Littlejohn, M. D., & Garrick, D. (2025). Comparison of genomic prediction accuracies in dairy cattle lactation traits using five classes of functional variants versus generic SNP. Genetics Selection Evolution, 57(1), 20. https://doi.org/10.1186/s12711-025-00966-2. Azevedo, C. F., de Resende, M. D. V., e Silva, F. F., Viana, J. M. S., Valente, M. S. F., Resende, M. F. R., & Muñoz, P. (2015). Ridge, Lasso and Bayesian additive-dominance genomic models. BMC genetics, 16, 1-13. https://doi.org/10.1186/s12863-015-0264-2. Calus, M. P., Huang, H., Vereijken, A., Visscher, J., Ten Napel, J., & Windig, J. (2014). Genomic prediction based on data from three layer lines: a comparison between linear methods. Genetics Selection Evolution, 46, 1-13. https://doi.org/10.1186/s12711-014-0057-5. Cleveland, M. A., Forni, S., Deeb, N., & Maltecca, C. (2010). Genomic breeding value prediction using three Bayesian methods and application to reduced density marker panels. Paper presented at the BMC proceedings. https://doi.org/10.1186/1753-6561-4-S1-S6. Colombani, C., Legarra, A., Fritz, S., Guillaume, F., Croiseau, P., Ducrocq, V., & Robert-Granié, C. (2013). Application of Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and BayesCπ methods for genomic selection in French Holstein and Montbéliarde breeds. Journal of Dairy Science, 96(1), 575-591. https://doi.org/10.3168/jds.2011-5225. de los Campos, G., Naya, H., Gianola, D., Crossa, J., Legarra, A., Manfredi, E. (2009). Predicting quantitative traits with regression models for dense molecular markers and pedigree. Genetics, 182(1), 375-385. https://doi.org/10.1534/genetics.109.101501. Gianola, D., & Fernando, R. (2020). A multiple-trait Bayesian Lasso for genome-enabled analysis and prediction of complex traits. Genetics, 214(2), 305-331. https://doi.org/ 10.25386/genetics. 10689380. Gianola, D. (2013). Priors in whole-genome regression: the Bayesian alphabet returns. Genetics, 194(3), 573-596. https://doi.org/10.1534/genetics.113.151753 Habier, D., Fernando, R. L., Kizilkaya, K., & Garrick, D. (2011). Extension of the Bayesian alphabet for genomic selection. BMC bioinformatics, 12, 1-12. https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-186. Hosseini-Vardanjani, S. M., Shariati, M. M., Moradi Shahrebabak, H., & Tahmoorespur, M. (2019). The accuracy of genomic predictions for milk related traits in Najdi cattle breed. Research Journal of Livestock Science, 32(122), 93-104. DOI:10.22092/asj.2018.115893.1549. (In Persian). Legarra, A., Robert-Granié, C., Croiseau, P., Guillaume, F., Fritz, S., & Ducrocq, V. (2010). Aptitude of Bayesian lasso for genomic selection. Paper presented at the 9. World Congress on Genetics Applied to Livestock Production. Leipzig, DEU (2010-08-01-2010-08-06). Legarra, A., Robert-Granié, C., Manfredi, E., & Elsen, J. (2008). Performance of genomic selection in mice. Genetics, 180(1), 611-618. https://doi.org/10.1534/genetics.108.088575. Meuwissen, T. H., Hayes, B. J., & Goddard, M. (2001). Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 157(4), 1819-1829. https://doi.org/ 10.1093/genetics/157.4.1819. Nejati-Javaremi, A., Smith, C., & Gibson, J. (1997). Effect of total allelic relationship on accuracy of evaluation and response to selection. Journal of animal science, 75(7), 1738-1745. https://doi.org/10.2527/1997.7571738x. Park, T., & Casella, G. (2008). The bayesian lasso. Journal of the american statistical association, 103(482), 681-686. https://doi.org/10.1198/016214508000000337. Pérez, P., de Los Campos, G., Crossa, J., & Gianola, D. J. T. p. g. (2010). Genomic‐enabled prediction based on molecular markers and pedigree using the Bayesian linear regression package in R. The plant genome, 3(2). https://doi.org/10.3835/plantgenome2010.04.0005. Pérez, P., & de Los Campos, G. (2014). Genome-wide regression and prediction with the BGLR statistical package. Genetics, 198(2), 483-495. https://doi.org/10.1534/genetics.114.164442/-/DC1. Ros-Freixedes, R., Johnsson, M., Whalen, A., Chen, C.-Y., Valente, B. D., Herring, W. O. Hickey, J. (2022). Genomic prediction with whole-genome sequence data in intensely selected pig lines. Genetics Selection Evolution, 54(1), 65. https://doi.org/ 10.1186/s12711-022-00756-0. Solberg, L. C., Valdar, W., Gauguier, D., Nunez, G., Taylor, A., Burnett, S. Burns, P. (2006). A protocol for high-throughput phenotyping, suitable for quantitative trait analysis in mice. Mammalian Genome, 17, 129-146. https://doi.org/10.1007/s00335-005-0112-1. Tibshirani, R. (1996). Regression shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society, 58(1), 267-288. https://www.jstor.org/stable/2346178. Valdar, W., Solberg, L. C., Gauguier, D., Burnett, S., Klenerman, P., Cookson, W. O. Flint, J. (2006). Genome-wide genetic association of complex traits in heterogeneous stock mice. Nature genetics, 38(8), 879-887. https://doi.org/10.1038/ng1840. Valdar, W., Solberg, L. C., Gauguier, D., Cookson, W. O., Rawlins, J. N. P., Mott, R., & Flint, J. (2006). Genetic and environmental effects on complex traits in mice. Genetics, 174(2), 959-984. https://doi.org/10.1534/genetics.106.060004. Yuan, C., Gillon, A., Gualdrón Duarte, J. L., Takeda, H., Coppieters, W., Georges, M., & Druet, T. (2025). Evaluation of genomic selection models using whole genome sequence data and functional annotation in Belgian Blue cattle. Genetics Selection Evolution, 57(1), 10. https://doi.org/ 10.1186/s12711-025-00955-5. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 136 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 47 |
||